JP4098526B2

JP4098526B2 - Traffic information providing system and method, traffic information providing program

Info

Publication number: JP4098526B2
Application number: JP2002003679A
Authority: JP
Inventors: 弘和赤羽
Original assignee: I-TRANSPORT LAB. CO., LTD.
Current assignee: I-TRANSPORT LAB. CO., LTD.
Priority date: 2002-01-10
Filing date: 2002-01-10
Publication date: 2008-06-11
Anticipated expiration: 2022-01-10
Also published as: JP2003208698A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、渋滞予測情報等の交通情報を提供するための交通情報提供システム及びその方法、並びにその交通情報提供システムをコンピュータを利用して実現するための交通情報提供プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、交通渋滞の対策として、既存の道路網を効率的に利用する施策が望まれている。この施策の一つに、道路を利用して車で移動する際の出発時刻を変化させて交通需要を時間的に平準化する交通需要管理（ＴＤＭ）施策があり、その効果が期待されている。例えば、フレックスタイム制の導入等により通勤時間帯をずらしてもらうことによって、交通需要の分散化を図り交通渋滞を緩和するなどがある。
なお、以下の説明においては、道路利用による移動のことを「旅行」と称する。また、この移動にかかる所要時間のことを「旅行時間」と称する場合がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
一方、休日においては、平日の通勤時間帯のように、交通需要の空間的または時間的変動特性を明確に定型化することができない。したがって、休日の交通需要を把握することがＴＤＭ施策における課題となっている。しかしながら、休日の旅行の目的は観光やリクリエーションといった目的地や出発時刻に対する自由度が高い場合が多く、その交通需要を把握することは困難である。このために、交通渋滞の対策として有効な施策を実施することができないという問題が生じている。
【０００４】
ところで、渋滞予測情報（例えば、特定時間帯における特定路線区間の移動にかかる予測所要時間）が予め得られれば、旅行者自ら渋滞しそうな経路や時間帯を避けることが考えられる。特に、休日の旅行のように目的地や出発時刻に対する自由度が高い場合にはその可能性が高い。このような知見に基づき、渋滞予測情報を提供することができれば、休日のみならず平日の交通渋滞の緩和にも有効な施策となりうる。
【０００５】
ここで、いかにして精度のよい渋滞予測情報を求めるかということが課題となる。上述したように、休日においては交通需要の空間的または時間的変動特性を明確に定型化することができないので、多数の旅行者の道路利用予定（例えば、利用日時、経路）を把握することが、休日の渋滞予測情報を精度よく求める上で重要である。
このような理由から、多数の旅行者の道路利用予定を把握して渋滞予測情報を求め、この渋滞予測情報を提供することができる交通情報提供システムの実現が要望されている。
【０００６】
また、別の課題として、その渋滞予測情報を広く流通させた場合、多数の旅行者が渋滞を避けるために同じ経路や時間帯を選択する可能性があり、却って交通渋滞の発生を促す結果となる虞がある。このため、複数の旅行者に対して交通需要の調整を行うことができる交通情報提供システムであることが望ましい。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、多数の旅行者の道路利用予定を把握して渋滞予測情報を求め、この渋滞予測情報を提供することができる交通情報提供システム及びその方法を提供することにある。
【０００８】
また、本発明は、複数の旅行者に対して交通需要の調整を行うことができる交通情報提供システム及びその方法を提供することも目的とする。
【０００９】
また、本発明は、その交通情報提供システムをコンピュータを利用して実現するための交通情報提供プログラムを提供することも目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明に係る交通情報提供システムは、利用者から道路利用予定を通信回線を介して取得するための情報収集手段と、前記道路利用予定に基づいて該当経路の交通需要を予測する交通需要予測手段と、前記交通需要予測手段によって予測された予測交通需要に基づいて渋滞予測情報を求める渋滞予測手段と、前記渋滞予測情報を通信回線を介して利用者へ提供するための情報提供手段と、を備え、前記渋滞予測情報を利用者の端末に表示する画面に、時間帯別の予測所要時間の表示欄と利用時間帯の変更を行うための利用時間帯選択欄とを設けたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記情報収集手段は、選択形式により、利用者に対して道路利用予定の提供を促すことを特徴としている。
【００１２】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記情報収集手段は、前記渋滞予測手段によって渋滞予測情報が更新された場合に、利用者に対して既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを確認することを特徴としている。
【００１３】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、利用者毎に前記道路利用予定の履歴を記憶する道路利用予定履歴記憶手段を備え、前記情報提供手段は、前記渋滞予測手段によって渋滞予測情報が更新された場合に、該更新後の渋滞予測情報の内、前記履歴に基づいて利用者毎に適切な情報を選択して提供することを特徴としている。
【００１４】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記交通需要予測手段は、予め計測された交通量の統計情報を前記交通需要の予測に用いることを特徴としている。
【００１５】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記交通需要予測手段は、前記道路利用予定に基づいた予測交通需要と、前記統計情報に基づいた予測交通需要との重み付き平均を求め、この結果を前記渋滞予測手段へ提供することを特徴としている。
【００１６】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記交通需要予測手段は、前記重み付き平均による予測交通需要に対して、利用者の道路利用時間帯の変更を反映させることを特徴としている。
【００１７】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記渋滞予測手段は、交通流状態記述モデルを用いて前記渋滞予測情報を求めることを特徴としている。
【００１８】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記渋滞予測情報または前記予測交通需要に基づいて、前記道路利用予定の提供者についての利用予定路線区間の推奨旅行プランを作成する旅行プラン作成手段を備え、前記旅行プラン作成手段は、渋滞になる前後の時間帯を推奨利用時間帯として前記推奨旅行プランを作成し、前記情報提供手段は、前記道路利用予定の提供者に対して前記推奨旅行プランを提示することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る交通情報提供システムにおいて、前記旅行プラン作成手段は、前記推奨旅行プランの内容に、該プラン採用時における報奨内容を含めることを特徴とする。
また、本発明の交通情報提供システムの実施形態によれば、道路利用上の代償または報奨の内容を利用者へ通知することを特徴とする。
また、本発明の交通情報提供システムの実施形態によれば、前記情報提供手段は、前記渋滞予測情報を利用者へ提供する際に、当該道路利用予定に係る道路利用上の代償内容も通知することを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る交通情報提供方法は、利用者から道路利用予定を通信回線を介して取得する過程と、前記道路利用予定に基づいて該当経路の交通需要を予測する過程と、この予測された予測交通需要に基づいて渋滞予測情報を求める過程と、前記渋滞予測情報を通信回線を介して利用者へ提供する過程と、を含み、前記渋滞予測情報を利用者の端末に表示する画面に、時間帯別の予測所要時間の表示欄と利用時間帯の変更を行うための利用時間帯選択欄とを設けることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る交通情報提供プログラムは、利用者から道路利用予定を通信回線を介して取得する処理と、前記道路利用予定に基づいて該当経路の交通需要を予測する処理と、この予測された予測交通需要に基づいて渋滞予測情報を求める処理と、前記渋滞予測情報を通信回線を介して利用者へ提供する処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであり、前記渋滞予測情報を利用者の端末に表示する画面に、時間帯別の予測所要時間の表示欄と利用時間帯の変更を行うための利用時間帯選択欄とを設けることを特徴とする。
これにより、前述の交通情報提供システムがコンピュータを利用して実現できるようになる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態による交通情報提供システム１の構成を示すブロック図である。この図１に示す交通情報提供システム１は、交通需要を予測して渋滞予測情報を求める交通需要・渋滞予測演算装置２と、各種交通情報を記憶する記憶装置３とから構成される。交通情報提供システム１の交通需要・渋滞予測演算装置２及び記憶装置３は、データ伝送可能な通信ネットワーク５にそれぞれ接続されている。交通需要・渋滞予測演算装置２は、通信ネットワーク５を介して記憶装置３にアクセス可能である。また、交通需要・渋滞予測演算装置２は、通信ネットワーク５に接続されたデータ通信可能な端末４との間でデータを送受することが可能である。
【００２３】
この交通情報提供システム１は、交通情報提供サービスを実現するためのものであって、交通情報提供サービス用のホームページを介して渋滞予測情報等の交通情報を提供する。また、このホームページを介して利用者から道路利用予定の提供を受ける。この道路利用予定の内容としては、少なくとも道路の利用日とその利用時間帯、経路（路線および区間）の情報を含める。これ以外には、旅行目的や使用車種、利用時間帯変更が可能か否かなどの情報を含めるようにしてもよい。
【００２４】
端末４は、交通情報提供サービス用のホームページを閲覧するためのＷｅｂブラウザ機能（Ｗｅｂ検索・回覧機能）を有している。端末４は、このＷｅｂブラウザ機能により交通情報提供システム１（交通需要・渋滞予測演算装置２）へアクセスして交通情報提供サービス用ホームページの画面を自己の表示画面上に表示したり、あるいは該ホームページからデータをダウンロードして取得することができる。交通情報提供サービスの利用者は、端末４を使用して交通情報提供システム１のホームページにアクセスし、交通情報を授受することが可能である。
【００２５】
なお、通信ネットワーク５としては、電話回線網や専用回線網、あるいは、インターネットと呼ばれるコンピュータネットワークなどが利用可能である。また、端末４としては、据え置き型パーソナルコンピュータ、あるいは可搬型パーソナルコンピュータや携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants：個人用情報機器）と称される携帯型の端末が利用可能である。携帯可能な端末を利用すれば、利用者は旅行途中でも交通情報提供システム１にアクセスし、交通情報を授受することができる。例えば、経路選択時に交通情報（渋滞予測情報など）を取得して活用することが可能である。
【００２６】
図２は、図１に示す交通需要・渋滞予測演算装置２の構成を示すブロック図である。この図２において、符号１１は通信ネットワーク５に接続してデータを送受する通信部であって、この通信部１１により端末４との間でデータ通信が行われる。符合１２は交通情報提供サービス用のホームページを提供するためのＷｅｂ機能を有するＷｅｂ処理部である。符号１３は、交通需要を予測して渋滞予測情報を求める交通需要・渋滞予測処理を行う処理部であって、交通需要予測部１４と、旅行時間予測部１５と、旅行プラン作成部１６とを有する。
【００２７】
交通需要予測部１４は、利用者から提供された道路利用予定、または交通量の統計情報に基づいて該当経路（特定路線区間）の交通需要を予測する。旅行時間予測部１５は、交通需要予測部１４によって予測された予測交通需要に基づいて渋滞予測情報を求める。旅行プラン作成部１６は、渋滞予測情報または予測交通需要に基づいて、道路利用予定の提供者についての推奨旅行プランを作成する。
【００２８】
なお、上記処理部１２，１３は専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、各処理部１２，１３はメモリおよびＣＰＵ（中央処理装置）により構成され、各処理部１２，１３の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００２９】
また、この交通需要・渋滞予測演算装置２には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
【００３０】
図１の記憶装置３には各種交通情報が記憶される。この交通情報には、道路情報、予め計測された交通量の統計情報、上記交通需要・渋滞予測演算装置２が求めた予測交通需要及び渋滞予測情報、利用者毎の道路利用予定の履歴、などが含まれる。交通需要・渋滞予測演算装置２は、この記憶装置３に接続してそれら交通情報にアクセスすることができる。
上記道路情報には、
・ノード（経路接続点）位置情報；交差点、合流部、分流部の位置を示す情報
・リンク幾何情報；道路区間長、車線数など
・道路ネットワーク構造；ノードとリンクの接続関係を示す情報
・リンク交通流特性；リンク容量、飽和交通流特性、ジャム密度など
・セントロイド（起点、終点）位置と道路ネットワーク接続情報
・信号制御データ
・時間指定交通規制データ；道路工事予定など
・有料道路の通行料金データ
などが含まれる。
また、予め計測された交通量の統計情報には、時間帯別の目的地別交通量等の各種交通需要の統計値や、最大渋滞長、ピーク時間帯などの統計値が含まれる。
【００３１】
なお、記憶装置３は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＣＤ−ＲＯＭ等の読み出しのみが可能な記録媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成されるものとする。また、この記憶装置３は、データベースサーバ内にあり、図１に示すように交通需要・渋滞予測演算装置２が通信によりこの記憶装置３にアクセスするものであってもよく、あるいは、交通需要・渋滞予測演算装置２に内蔵されるものであってもよい。
【００３２】
次に、上述した図１の交通情報提供システム１において、交通情報提供サービスを実施する際の動作を説明する。図３は、図１の交通情報提供システム１が行う交通情報提供処理の流れを説明するためのシーケンス図である。以下の説明において、交通需要・渋滞予測演算装置２、記憶装置３及び端末１２はそれぞれ通信ネットワーク５に接続されているが、特に説明がない場合は、この通信ネットワーク５を介してデータ等の送受が行われるものとする。
【００３３】
また、交通需要・渋滞予測演算装置２と記憶装置３または端末１２との間のデータの送受は、図２の通信部１１を介して行われる。また、端末４への通情報提供サービス用ホームページの表示はＷｅｂ処理部１２により行われる。また、処理部１３は、該ホームページ上で入力された入力データをＷｅｂ処理部１２から受け取る。また、処理部１３は、Ｗｅｂ処理部１２を介してホームページ上へデータを出力する。
【００３４】
先ず、利用者Ａは端末４を使用して交通情報提供システム１（交通需要・渋滞予測演算装置２）の交通情報提供サービス用ホームページにアクセスし、このポームページの内容に従って道路利用予定（利用日時、路線および区間）を入力し、この入力データを交通需要・渋滞予測演算装置２へ送信する（図３のステップＳ１）。このポームページ画面の一例を図４、図５に示す。図４は、渋滞の予測対象日を選択するための画面の構成例を示す図である。図５は、予定利用時間帯と、路線および区間（流入インターチェンジ（ＩＣ）、流出ＩＣ）を選択するための画面の構成例を示す図である。これら図４、図５には、利用対象道路が東名高速道路（上り方面、御殿場ＩＣ〜東京料金所）の場合の例を示している。Ｗｅｂ処理部１２は、記憶装置３の道路情報を使用してそれら選択画面を構成する。
【００３５】
図４、図５に示すように、各選択画面の内容は、選択形式で道路利用予定の入力を促すようになっている。利用者は、図４の「予測対象日」選択画面の表示内容に従って利用日を入力する。また、入力した予測対象日について、「今回が初めて」か、あるいは「過去に予測を見たが、その後の変化を閲覧する」のか、を選択する。これらの入力完了後、送信ボタンを押すと、入力データが交通需要・渋滞予測演算装置２に送信され、次に、図５の「予定利用時間帯，流入ＩＣ，流出ＩＣ」選択画面が表示される。ここでも、利用者はその表示内容に従って予定利用時間帯、流入ＩＣ、及び流出ＩＣを入力し、送信ボタンを押す。これにより、上記ステップＳ１の処理が完了する。
【００３６】
次いで、交通需要・渋滞予測演算装置２の交通需要予測部１４は、それら入力データ（予測対象日、予定利用時間帯、流入ＩＣ、流出ＩＣ）を受け取ると、記憶装置３から該当路線（東名高速道路の上り方面）の交通需要の統計値を読み出し、この統計値に基づいて当該経路の利用希望日時前後の交通需要を予測する（図３のステップＳ２）。
【００３７】
ここで、交通需要予測部１４が交通需要の統計値から特定路線区間の利用希望日時前後の交通需要を予測する処理を説明する。図８は、東名自動車道上り，綾瀬バス停（終点まで30.510kpの地点）付近における感知器データに基づく交通量対交通密度の相関データをグラフ化した図である。この交通量対交通密度相関データは記憶装置３に予め記録されている。先ず、各道路区間において、交通量−交通密度相関の分布の疎部へ原点から直線Ｐ１を引き、この直線Ｐ１の傾きを臨界速度とする。また、非渋滞時および渋滞時の分布をそれぞれ直線Ｐ２，Ｐ３として近似し、この直線Ｐ２，Ｐ３の傾きとして得られる自由流速度（V_f）とボトルネック容量（μ）に対応する渋滞側の交通密度（K_j）を推定する。
【００３８】
図９に、渋滞・非渋滞の時間と距離との概念図を示す。時刻ｔに渋滞末尾に到着した車両（VC）は、非渋滞時であれば渋滞区間（ΣL）を自由流速度（V_f）で走行してΣL／V_f後にボトルネック地点に到着する。渋滞時には、速度がV_fから渋滞流速度（V_j）へと低下し遅れ時間（T）が発生する。この概念を基に、交通需要予測部１４は、交通需要の推定を行う。
【００３９】
図１０に、累積交通需要曲線の推定概念図を示す。交通需要予測部１４は、感知器データの収集時間単位ごとに、ΣLを構成する各区間のK_jと各区間長との積を算定し、この値の渋滞区間分の総和をとりVCの前方に存在する車の台数（総前車数）を推定する（図１０のΣLK_j）。次いで、この総前車数から、VCがボトルネックに到着するまでに要する基準時間（ΣL／V_f）の間に捌ける量（μ×ΣL／V_f）を割り引く。こうして、捌け残り量（ΣLK_j-μ×ΣL／V_f）を推定する。この値をVCのボトルネック到着時刻（ｔ＋ΣL／V_f）でのボトルネック容量の累積値に加算することにより、渋滞末尾における累積交通需要曲線Ｑ１を推定し、この累積交通需要曲線Ｑ１に基づいて特定路線区間の利用希望日時前後の予測交通需要を求める。交通需要予測部１４は、この予測交通需要を記憶装置３に記録する。
【００４０】
次に、図３のステップＳ３において、旅行時間予測部１５が、この交通需要予測部１４によって求められた予測交通需要に基づいて利用希望日時前後の流入ＩＣからボトルネック地点通過までの予測所要時間を求める処理を説明する。
旅行時間予測部１５は、交通需要予測部１４によって求められた予測交通需要に基づいて、利用希望日時前後の流入ＩＣからボトルネック地点通過までの予測所要時間（渋滞予測情報）を、交通流状態記述モデルを用いて求める。この交通流状態記述モデルとしては、待ち行列モデルなどが利用可能である。図４に示す例では、綾瀬バス停留所（綾瀬ＢＳ）前がボトルネック地点であり、ここを通過するまでの所要時間を予測する。
【００４１】
先ず、旅行時間予測部１５は、記憶装置３に記録されている最大渋滞長およびピーク時間帯の統計値に、予測交通需要を加味して所要時間（渋滞予測情報）を推定する。図９に示すように、時刻tに渋滞末尾に到着した車両iが、そこからボトルネック地点に到着するまでに要する時間t_f(t)は、渋滞が発生していなければ、（１）式で表される。
【００４２】
【数１】

【００４３】
但し、l_jは区間jの長さであり、m(t)は時刻tにおける渋滞区間のセットを示す。
次いで、図１０に示すように、渋滞末尾の需要を表す「渋滞末尾における交通需要累積曲線Ｑ１」をt_f(t)だけ右に変移させると、ボトルネック地点における需要（曲線Ｑ２で示す）となる。渋滞時には、速度がu_jから渋滞流中の平均速度へと低下し、（２）式に示すように遅れ時間T(t)が発生する。
【００４４】
【数２】

【００４５】
この遅れ時間T(t)は、時刻tにおいて車両iの位置からボトルネック地点までの区間に存在する車両台数から、t_f(t)の間にボトルネック容量μで捌ける分を差し引いた台数が、ボトルネック容量μで捌けるまでの時間として、（３）式に示すように推定することができる。
【００４６】
【数３】

【００４７】
旅行時間予測部１５は、この（３）式により、利用希望日時前後の流入ＩＣからボトルネック地点通過までの予測所要時間を求める。
【００４８】
次いで、このようにして求められた予測所要時間が利用者Ａに通知される。このポームページ画面の一例を図６に示す。図６は、予測所要時間の表示および利用時間帯の変更を行うための画面の構成例を示す図である。図６に示すように、利用希望日時（８月２０日、１５〜１６時）前後の流入ＩＣ（御殿場ＩＣ）からボトルネック地点（綾瀬ＢＳ前）通過までの予測所要時間が表示される。
【００４９】
なお、このステップＳ３において、Ｗｅｂ処理部１２は、図６に示すように、利用者に対して既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを確認する。これにより、利用者に対して道路利用予定を変更する契機を与え、この結果として旅行者が、自ら渋滞しそうな経路や時間帯を避けることができるという効果が得られる。
【００５０】
また、Ｗｅｂ処理部１２は、記憶装置３に記録されている利用希望日時における通行料金も、端末４へ送信して利用者Ａへ通知する。これにより、旅行者が該通行料金に応じて道路利用予定を変更することが期待できる。例えば、渋滞ピーク時の通行料金が高く設定されていれば、この渋滞ピーク時の割高な通行料金（道路利用上の代償内容）を通知することによって、旅行者が道路利用予定を変更し、その渋滞ピークの時間帯を避けて道路利用することが期待できる。また、道路利用上の代償内容として渋滞発生が予想される道路工事予定等の道路状況を通知するようにしても、利用者Ａが道路利用予定を変更し、その渋滞発生が予想される日時あるいは経路を避けて道路利用することが期待できる。
【００５１】
また、Ｗｅｂ処理部１２は、旅行時間予測部１５によって渋滞予測情報（予測所要時間や渋滞する時間帯など）が更新された場合に、利用者に対して既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを確認する。これは、利用者が図４の「予測対象日」選択画面で「過去に予測を見たが、その後の変化を閲覧する」を選択した際、該当渋滞予測情報が前回提供した情報から更新されていた場合に、Ｗｅｂ処理部１２は、該更新後の渋滞予測情報を提供し、利用者に対して既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを確認する。これにより、利用者に対して道路利用予定を変更する契機を適時に与えることができる。この結果、道路利用予定の変更情報（渋滞しそうな経路や時間帯を避ける情報など）を適時に収集して、予測交通需要に反映することができるという効果が得られる。
【００５２】
また、Ｗｅｂ処理部１２は、渋滞予測情報が更新された場合に、該更新後の渋滞予測情報の内、記憶装置３に記憶されている利用者毎の道路利用予定の履歴に基づいて各利用者にとって適切な情報を選択して提供するようにしてもよい。例えば、過去の利用頻度が高い路線や利用時間帯の情報を優先的に提供する。これにより、利用者に対して能率よく渋滞予測情報を提供することができるという効果が得られる。
【００５３】
次いで、利用者Ａは予測所要時間および通行料金を考慮して利用日時を決定し、利用日時を変更しない場合にはそのまま送信ボタンを押す。一方、変更する場合には、図６に示す画面の表示内容に従って利用日時を選択し、送信ボタンを押す。これにより、入力データ（利用日時）が交通需要・渋滞予測演算装置２に送信される（図３のステップＳ４）。次いで、交通需要予測部１４は、その入力データ（利用日時）を受け取ると、当該路線区間（東名高速道路の上り方面、御殿場ＩＣ〜綾瀬ＢＳ前）の予測交通需要を更新して記録装置３に記録する（図３のステップＳ５）。
【００５４】
ここで、ステップＳ５において、交通需要予測部１４が予測交通需要を更新する処理を説明する。図１１は希望利用時間帯反映の概念図である。先ず、上記ステップＳ２で求めた予測交通需要（交通需要の統計値に基づいて予測した予測交通需要；図１１の波形Ｗ１で示す）に、利用者の希望利用時間帯を反映させる処理を行う。この処理においては、各希望利用時間帯の利用者数（波形Ｗ２で示す）をそれぞれ正規化し、重み付き平均を行うことによって、交通需要の統計値に基づいて予測した予測交通需要に、希望利用時間帯を反映させる。正規化は（４），（５）式により行う。
【００５５】
【数４】

【数５】

【００５６】
また、重み付き平均は（６）式により行う。
【００５７】
【数６】

【００５８】
但し、重みα_dは、
「α_d=（最大アクセス数（予想）／処理時点dでのアクセス数）×重みの最大値」
である。
【００５９】
次いで、利用者一人当たりの選択行動を総需要の移動とするために、拡大係数β_dを掛けて利用者一人分の重みを決定し、変更後の利用時間帯（ステップＳ４で受け取った利用日時）に需要を移動させる。図１２にこの利用時間帯変更の概念図を示す。波形Ｗ３は、上記（４）〜（６）式により希望利用時間帯が反映された予測交通需要を示す。そして、波形Ｗ４が、変更後の利用時間帯に移動された予測交通需要を示す。利用者一人分の重みW_dは、（７）式により求められる。
【００６０】
【数７】

【００６１】
但し、拡大係数β_dは、「β_d=（最大アクセス数（予想）／処理時点dでのアクセス数）×情報利用層割合最大値」
である。この拡大係数β_dとしては、高速道路の交通需要マネージメントに関する調査研究報告書（平成10年度，日本道路公団有料道路部，財団法人高速道路調査会）に記載されている情報利用層の割合（約3割）を用いることができる。
【００６２】
従って、利用時間帯変更の修正後の需要は、（８），（９）式により求められる。
【００６３】
【数８】

【数９】

【００６４】
このようにして、ステップＳ５の予測交通需要の更新が行われる。
次いで、図３のステップＳ６において他の利用者Ｂからの道路利用予定（利用日時、路線および区間）を受け取ると、旅行時間予測部１５は、記憶装置３から予測交通需要を読み出し、上記ステップＳ３と同様にして予測所要時間を求め、この予測所要時間と該当通行料金とが利用者Ｂに通知される（図３のステップＳ７、Ｓ８）。次いで、ステップＳ９において交通需要予測部１４は、利用者Ｂから、予測所要時間および通行料金を考慮して決定された利用日時を受け取ると、上記ステップＳ５と同様にして、当該路線区間の予測交通需要を更新して記録装置３に記録する（図３のステップＳ９、Ｓ１０）。
このようにして、各利用者から道路利用予定の提供を受けて、該当路線区間の予測需要を更新していく。
【００６５】
次に、他の路線からの合流を考慮する必要がある場合の交通需要修正方法を説明する。例えば、東名高速道路の上り方面、御殿場ＩＣ〜東京料金所間では、終点まで35.740kpの地点である厚木ジャンクション（ＪＣＴ）において、小田原厚木道路との合流がある。この合流により、小田原厚木道路から東名高速道路の上り方面路線へ車両が流入すると、東名高速道路の上り方面路線の交通容量が減少することになる。したがって、この交通容量の減少を考慮した交通需要の修正を行う必要がある。
【００６６】
図１３は、この東名高速道路の上り方面、御殿場ＩＣ〜東京料金所間における交通需要修正方法の分類表である。この分類表における分類Ａ〜Ｈの各修正方法を以下に示す。
分類Ａ．需要移動後、厚木ＪＣＴに渋滞末尾が到達するとき，過剰分は無視する。
分類Ｂ．（８）式のみを使用して利用時間帯変更の修正を行い、（９）式による修正は行わない。
分類Ｃ．「厚木ＪＣＴ容量÷綾瀬ＢＳ容量」を掛けて需要を移動させる。需要移動後、厚木ＪＣＴに渋滞末尾が到達するとき、過剰分は無視する。
分類Ｄ．「厚木ＪＣＴ容量÷綾瀬ＢＳ容量」を掛けて需要を差し引く。（９）式による修正は行わない。
分類Ｅ．需要移動後、厚木ＪＣＴに渋滞末尾が到達するとき、過剰分は無視する。
分類Ｆ．通常どおり、（８），（９）式により修正処理を行う。
分類Ｇ．通常どおり、（８），（９）式により修正処理を行う。
分類Ｈ．通常どおり、（８），（９）式により修正処理を行う。
【００６７】
図１４にこの交通需要修正に基づく所要時間推定の概念図を示す。交通需要修正後、図１４に示す概念に基づいて所要時間を予測する。先ず、渋滞末尾が厚木ＪＣＴに到達した時点で、ボトルネック容量を厚木ＪＣＴにおける交通容量（擬似ボトルネック容量（厚木ＪＣＴ）で示す）として累積交通需要曲線Ｒ１を描く。この累積交通需要曲線Ｒ１から、厚木ＪＣＴ以西で被る遅れ時間Ｔ１を求める。この遅れ時間Ｔ１、渋滞末尾が厚木ＪＣＴに到達した時点の遅れ時間Ｔ２（厚木ＪＣＴ以東で被る遅れ時間）を加算し、さらに、自由流速度での旅行時間を加算した値を所要時間とする。
【００６８】
次に、旅行プラン作成部１６が推奨旅行プランを作成する処理について説明する。旅行プラン作成部１６は、ある路線区間における予測交通需要とこの予測交通需要に基づく渋滞予測情報に基づいて、当該路線区間の利用を予定している利用者についての推奨旅行プランを作成する。
【００６９】
例えば、利用者Ａが路線区間（東名高速道路の上り方面、御殿場ＩＣ〜綾瀬ＢＳ前）を、利用希望日時（８月２０日、１５〜１６時）で利用しようとして、当該道路利用予定を提供する。そして、この提供時における渋滞予測情報（予測所要時間）が、図６に示すように、７５分であったとする。その後、他の利用者の当該路線区間の利用予定により予測交通需要が更新され、利用者Ａの道路利用予定に係る渋滞予測情報（予測所要時間）が、図７の修正済所要時間表示画面に示すように、渋滞ピークに近い１３５分になったとする。これは、図６に示す渋滞ピークの時間帯（１８〜２０時）を考慮した利用者が、そのピーク付近の時間帯を避けて、利用者Ａの利用時間帯（１５〜１６時）などに利用時間帯を変更したためと考えられる。
【００７０】
このような場合に、旅行プラン作成部１６は、推奨旅行プランを作成して当該時間帯の利用を希望している利用者へ提供し、各利用者間において道路利用予定を調整する。ここで、旅行プラン作成部１６は、渋滞になる前後の時間帯（例えば、１３時以前、または２１時以降）を推奨利用時間帯として推奨旅行プランを作成する。あるいは、他の路線（例えば、一般道）の利用を推奨する。
【００７１】
また、この調整においては、渋滞を緩和するために足りうる分の利用時間帯変更者を募る必要がある。そこで、この募集を容易にするために、旅行プラン作成部１６は、推奨旅行プランの内容に、該プラン採用時における報奨内容を含める。例えば、推奨利用時間帯における通行料金を渋滞時間帯（例えば、１３〜２１時）よりも低額に設定し、この料金内容（渋滞時間帯の割高料金と、推奨利用時間帯における割安料金）を提示する。このようにして、道路利用予定の提供者へ道路利用予定の変更を促すようにすれば、旅行者が推奨旅行プランの内容に従って道路を利用することがさらに期待できる。この結果、複数の旅行者に対して交通需要の調整をよりスムーズに行うことができるようになる。
上記報奨内容としては、通行料金に関するもの以外に、買物割引クーポン券等の提供などであってもよい。例えば、渋滞区間前の御殿場ＩＣ付近のショッピングモールの買物割引クーポン券を提供するようにする。これにより、御殿場ＩＣから流入予定の旅行者は該クーポン券を使用してショッピングすることで、流入時間をずらしやすくなる。また、御殿場ＩＣ通過予定の旅行者が御殿場ＩＣで流出することも期待できる。このように、報奨内容を提示することによって交通需要の調整効果を高めることが可能である。
【００７２】
なお、上述した実施形態においては、道路利用上の代償（例えば、渋滞ピーク時の割高な通行料金）や報奨（例えば、買物割引クーポン券の提供）の内容を利用者へ通知して道路利用予定の変更を促すようにしたが、交通需要の調整効果の高め具合に応じて代償または報奨のいずれか、あるいは双方を選択して通知するようにしてもよい。例えば、元々通行料金に割高感のある道路区間の場合には渋滞ピーク時のさらに割高な通行料金を通知する。他方、通行料金に割安感のある道路区間の場合には、渋滞ピーク時の割高な通行料金（道路利用上の代償）を通知しても調整効果が望めないので、買物割引クーポン券の提供など、報奨内容を通知する。このように、渋滞しそうな道路区間あるいは時間帯に応じて代償と報奨を使い分けし、旅行者が、渋滞にぶつかりそうな道路利用予定をより一層変更したくなるようにする。
【００７３】
なお、上述した実施形態においては、Ｗｅｂ処理部と通信部が情報収集手段及び情報提供手段に対応する。また、交通需要予測部が交通需要予測手段に対応し、旅行時間予測部が渋滞予測手段に対応する。また、旅行プラン作成部が旅行プラン作成手段に対応する。
【００７４】
また、図２に示す交通需要・渋滞予測演算装置の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより交通情報提供処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００７５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００７６】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者から道路利用予定を通信回線を介して取得するようにしたので、多数の旅行者の道路利用予定を適時（出発直前、あるいは経路選択時等）に把握することが可能となる。さらに、この道路利用予定に基づいて該当経路の交通需要を予測して渋滞予測情報を求めるようにしたので、精度のよい渋滞予測情報が得られる。さらに、この渋滞予測情報を利用者へ提供するようにしたので、旅行者は渋滞予測情報を予め得ることができるようになり、渋滞しそうな経路や時間帯を避けて道路を利用することができる。この結果、交通需要が時間的に平準化されることになるので、休日においても交通渋滞が緩和されるという効果が期待できる。したがって、本発明を利用すれば、交通渋滞に対する有効な交通需要管理（ＴＤＭ）施策を実現することができるという優れた効果を奏する。
【００７８】
また、選択形式により、利用者に対して道路利用予定の提供を促すようにしたので、利用者は道路利用予定（例えば、時間帯や経路）を滞ることなくスムーズに提供することができる。これにより、利用者にとっては情報提供に係る作業負担が軽減されることとなり、より多くの利用者から道路利用予定の提供を受けることに奏するという効果が得られる。
【００７９】
また、渋滞予測情報が更新された場合に、利用者に対して既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを確認するようにしたので、利用者に対して道路利用予定を変更する契機を適時に与えることができる。この結果、道路利用予定の変更情報（渋滞しそうな経路や時間帯を避ける情報など）を適時に収集して、予測交通需要に反映することができるという効果が得られる。
【００８０】
また、渋滞予測情報が更新された場合に、該更新後の渋滞予測情報の内、利用者毎に適切な情報を選択して提供するようにしたので、能率よく渋滞予測情報を提供することができるという効果が得られる。
【００８１】
また、予め計測された交通量の統計情報を交通需要の予測に用いるようにしたので、より精度よく予測交通需要を求めることができる。
【００８２】
また、道路利用予定に基づいた予測交通需要と、統計情報に基づいた予測交通需要との重み付き平均を求め、この結果により渋滞予測情報が求められる。これにより、渋滞予測情報には道路利用予定の内容が適切に反映されることとなるので、より精度のよい渋滞予測情報を利用者に提供することができるようになる。
【００８３】
また、重み付き平均による予測交通需要に対して、利用者の道路利用時間帯の変更を反映させるようにしたので、利用者が道路利用時間帯を変更した際の予測交通需要更新にかかる処理量を低減して処理時間を短縮することができる。これにより、利用者との情報の授受をよりリアルタイムに行うことができるという効果が得られる。
【００８４】
また、交通流状態記述モデルを用いて渋滞予測情報を求めるようにしたので、渋滞予測情報を求めるための処理量を低減して処理時間を短縮することができる。これによっても、利用者との情報の授受をよりリアルタイムに行うことができるという効果が得られる。
【００８５】
また、道路利用予定の提供者へ推奨旅行プランを提示して道路利用予定の変更を促すことになるので、旅行者が推奨旅行プランの内容に従って道路を利用することが期待できる。この結果として、複数の旅行者に対して交通需要の調整を行うことができるようになるので、本発明を利用して交通需要を時間的に平準化するという交通渋滞に対するＴＤＭ施策を、より効果的に活用することができるようになる。
【００８６】
また、道路利用上の代償または報奨の内容を利用者へ通知するようにしたので、旅行者が該代償または報奨の内容に応じて道路利用予定を変更することが期待できる。例えば、推奨旅行プランの内容に、該プラン採用時における報奨内容を含め、より一層、道路利用予定の提供者へ道路利用予定の変更を促すようにする。このようにすれば、旅行者が推奨旅行プランの内容に従って道路を利用することがさらに期待できるので、複数の旅行者に対して交通需要の調整をよりスムーズに行うことができるようになる。
【００８７】
また、渋滞予測情報を利用者へ提供する際に、当該道路利用予定に係る道路利用上の代償内容も通知するようにすれば、例えば、道路利用上の代償内容として渋滞ピーク時の割高な通行料金を通知すれば、旅行者が道路利用予定を変更し、その渋滞ピークの時間帯を避けて道路利用することが期待できる。あるいは、道路利用上の代償内容として渋滞発生が予想される道路工事予定等の道路状況を通知する場合にも、旅行者が道路利用予定を変更し、その渋滞発生が予想される日時あるいは経路を避けて道路利用することが期待できる。このようにすれば、旅行者自らが渋滞を避けて道路を利用することが期待できるので、複数の旅行者の交通需要の調整が自動的に行われるという優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による交通情報提供システム１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す交通需要・渋滞予測演算装置２の構成を示すブロック図である。
【図３】図１の交通情報提供システム１が行う交通情報提供処理の流れを説明するためのシーケンス図である。
【図４】利用者に提供する交通情報提供サービス用ホームページ画面の構成例を示す第１の図である。
【図５】利用者に提供する交通情報提供サービス用ホームページ画面の構成例を示す第２の図である。
【図６】利用者に提供する交通情報提供サービス用ホームページ画面の構成例を示す第３の図である。
【図７】利用者に提供する交通情報提供サービス用ホームページ画面の構成例を示す第４の図である。
【図８】交通量対交通密度の相関を示す図である。
【図９】渋滞・非渋滞の時間と距離との概念を示す図である。
【図１０】累積交通需要曲線を推定する際の概念を示す図である。
【図１１】希望利用時間帯を予測交通需要に反映する際の概念を示す図である。
【図１２】予測交通需要の利用時間帯変更の概念を示す図である。
【図１３】交通需要修正方法の分類表の構成例を示す図である。
【図１４】交通需要修正に基づく所要時間推定の概念を示す図である。
【符号の説明】
１交通情報提供システム
２交通需要・渋滞予測演算装置
３記憶装置
４端末
５通信ネットワーク
１１通信部
１２Ｗｅｂ処理部
１３処理部
１４交通需要予測部
１５旅行時間予測部
１６旅行プラン作成部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a traffic information providing system and method for providing traffic information such as traffic jam prediction information, and a traffic information providing program for realizing the traffic information providing system using a computer.
[0002]
[Prior art]
In recent years, as a countermeasure for traffic congestion, a measure for efficiently using an existing road network is desired. As one of these measures, there is a traffic demand management (TDM) measure that changes the departure time when moving by car on the road and leveles the traffic demand in time, and its effect is expected. . For example, by shifting the commuting time zone by introducing a flextime system, etc., traffic demand can be dispersed and traffic congestion can be alleviated.
In the following description, the movement using the road is referred to as “travel”. The time required for this movement may be referred to as “travel time”.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
On the other hand, on holidays, the spatial or temporal fluctuation characteristics of traffic demand cannot be clearly standardized as in the commuting time zone on weekdays. Therefore, grasping holiday traffic demand is an issue in TDM measures. However, the purpose of holiday travel is often high in freedom for destinations such as tourism and recreation and departure time, and it is difficult to grasp the traffic demand. For this reason, the problem that an effective measure cannot be implemented as a countermeasure for traffic congestion has arisen.
[0004]
By the way, if traffic jam prediction information (for example, a predicted time required for movement of a specific route section in a specific time zone) is obtained in advance, it is conceivable to avoid a route or a time zone in which the traveler himself is likely to be congested. In particular, the possibility is high when the degree of freedom with respect to the destination and departure time is high, such as a holiday trip. If traffic jam prediction information can be provided based on such knowledge, it can be an effective measure for mitigating traffic jams on weekdays as well as on holidays.
[0005]
Here, how to obtain accurate traffic jam prediction information is an issue. As described above, since the spatial or temporal fluctuation characteristics of traffic demand cannot be clearly defined on holidays, it is possible to grasp the road use schedule (for example, use date and time, route) of many travelers. It is important to accurately obtain the traffic jam prediction information for holidays.
For these reasons, there is a demand for the realization of a traffic information provision system that can obtain traffic jam prediction information by grasping road usage schedules of a large number of travelers and provide the traffic jam prediction information.
[0006]
Another issue is that when the traffic jam prediction information is widely distributed, many travelers may choose the same route and time zone to avoid traffic jams, and on the contrary, it encourages the occurrence of traffic jams. There is a risk of becoming. For this reason, it is desirable that the traffic information providing system can adjust traffic demand for a plurality of travelers.
[0007]
The present invention has been made in consideration of such circumstances, and its purpose is to obtain traffic jam prediction information by grasping road usage schedules of a large number of travelers and provide traffic jam prediction information. It is to provide an information providing system and method.
[0008]
Another object of the present invention is to provide a traffic information providing system and method for adjusting traffic demand for a plurality of travelers.
[0009]
Another object of the present invention is to provide a traffic information providing program for realizing the traffic information providing system using a computer.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
To solve the above problem, According to the present invention The traffic information providing system includes information collection means for acquiring a road use schedule from a user via a communication line, traffic demand prediction means for predicting traffic demand of a corresponding route based on the road use schedule, and the traffic A traffic jam prediction unit for obtaining traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand predicted by the demand prediction unit; and an information providing unit for providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line, The screen for displaying the traffic jam prediction information on the user's terminal is provided with a display column for a predicted time required for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone. It is characterized by that.
[0011]
According to the present invention In the traffic information providing system, the information collecting means urges a user to provide a road use schedule according to a selection format.
[0012]
According to the present invention In the traffic information providing system, the information collecting means confirms whether or not to change a road use schedule that has already been provided to the user when the traffic jam prediction information is updated by the traffic jam prediction means. It is a feature.
[0013]
According to the present invention The traffic information providing system includes a road use schedule history storage unit that stores a history of the road use schedule for each user, and the information providing unit is configured to update the traffic jam prediction information when the traffic jam prediction unit is updated. Of the updated traffic jam prediction information, appropriate information is selected and provided for each user based on the history.
[0014]
According to the present invention In the traffic information providing system, the traffic demand prediction means uses statistical information of traffic volume measured in advance for the prediction of the traffic demand.
[0015]
According to the present invention In the traffic information providing system, the traffic demand prediction means obtains a weighted average of the predicted traffic demand based on the road use schedule and the predicted traffic demand based on the statistical information, and sends the result to the congestion prediction means. It is characterized by providing.
[0016]
According to the present invention In the traffic information providing system, the traffic demand prediction means reflects a change in a user's road use time zone to the predicted traffic demand based on the weighted average.
[0017]
According to the present invention In the traffic information providing system, the congestion prediction means obtains the congestion prediction information using a traffic flow state description model.
[0018]
According to the present invention In the traffic information providing system, based on the traffic jam prediction information or the predicted traffic demand, Of planned route section It has a travel plan creation means to create a recommended travel plan, The travel plan creation means creates the recommended travel plan as a recommended usage time zone before and after traffic jams, The information providing means presents the recommended travel plan to a provider who plans to use the road.
[0019]
According to the present invention In the traffic information provision system, The travel plan creation means includes a reward content at the time of adopting the plan in the content of the recommended travel plan. It is characterized by that.
Further, according to the embodiment of the traffic information providing system of the present invention, it is characterized in that the user is notified of the contents of compensation or reward for using the road.
Further, according to the embodiment of the traffic information providing system of the present invention, the information providing means also notifies the user of the traffic congestion compensation information when providing the traffic jam prediction information to the user. It is characterized by that.
[0020]
According to the present invention The traffic information providing method includes a process of acquiring a road usage schedule from a user via a communication line, a process of predicting traffic demand of a corresponding route based on the road usage schedule, and the predicted traffic demand. A process for obtaining traffic jam prediction information, and a process for providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line, A screen for displaying the traffic jam prediction information on the user's terminal is provided with a display column for a predicted time required for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone. It is characterized by that.
[0021]
According to the present invention The traffic information providing program includes a process of acquiring a road use schedule from a user via a communication line, a process of predicting traffic demand of a corresponding route based on the road use schedule, and the predicted traffic demand. A computer program for causing a computer to execute processing for obtaining traffic jam prediction information and processing for providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line, A screen for displaying the traffic jam prediction information on the user's terminal is provided with a display column for a predicted time required for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone. It is characterized by that.
As a result, the traffic information providing system described above can be realized using a computer.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic information providing system 1 according to an embodiment of the present invention. The traffic information providing system 1 shown in FIG. 1 includes a traffic demand / congestion prediction calculation device 2 that predicts traffic demand and obtains traffic jam prediction information, and a storage device 3 that stores various traffic information. The traffic demand / congestion prediction calculation device 2 and the storage device 3 of the traffic information providing system 1 are respectively connected to a communication network 5 capable of data transmission. The traffic demand / congestion prediction calculation device 2 can access the storage device 3 via the communication network 5. Further, the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 can transmit and receive data to and from the terminal 4 connected to the communication network 5 and capable of data communication.
[0023]
The traffic information providing system 1 is for realizing a traffic information providing service, and provides traffic information such as traffic jam prediction information via a traffic information providing service website. In addition, a road usage plan is provided from the user via this homepage. The content of the road use schedule includes at least information on the use date of the road, its use time zone, and the route (route and section). In addition to this, information such as the purpose of travel, the type of vehicle used, and whether or not the use time zone can be changed may be included.
[0024]
The terminal 4 has a Web browser function (Web search / circulation function) for browsing a home page for a traffic information providing service. The terminal 4 uses this Web browser function to access the traffic information providing system 1 (traffic demand / congestion prediction computing device 2) to display the traffic information providing service homepage screen on its own display screen, or You can download the data from The user of the traffic information providing service can use the terminal 4 to access the home page of the traffic information providing system 1 and exchange traffic information.
[0025]
As the communication network 5, a telephone line network, a dedicated line network, or a computer network called the Internet can be used. As the terminal 4, a stationary personal computer, a portable personal computer, a mobile phone, or a portable terminal called PDA (Personal Digital Assistants) can be used. If a portable terminal is used, the user can access the traffic information providing system 1 even during the trip and exchange traffic information. For example, traffic information (such as traffic jam prediction information) can be acquired and utilized when selecting a route.
[0026]
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 shown in FIG. In FIG. 2, reference numeral 11 denotes a communication unit that is connected to the communication network 5 and transmits / receives data, and the communication unit 11 performs data communication with the terminal 4. Reference numeral 12 denotes a Web processing unit having a Web function for providing a home page for a traffic information providing service. Reference numeral 13 denotes a processing unit that performs traffic demand / congestion prediction processing that predicts traffic demand and obtains traffic jam prediction information, and includes a traffic demand prediction unit 14, a travel time prediction unit 15, and a travel plan creation unit 16. Have.
[0027]
The traffic demand prediction unit 14 predicts the traffic demand of the corresponding route (specific route section) based on the road use schedule provided by the user or the traffic volume statistical information. The travel time prediction unit 15 obtains traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand predicted by the traffic demand prediction unit 14. The travel plan creation unit 16 creates a recommended travel plan for a provider who plans to use the road based on traffic jam prediction information or predicted traffic demand.
[0028]
The

processing units

12 and 13 may be realized by dedicated hardware, and each

processing unit

12 and 13 includes a memory and a CPU (central processing unit). The function may be realized by loading a program for realizing the 13 functions into a memory and executing the program.
[0029]
In addition, an input device, a display device, and the like (none of which are shown) are connected to the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 as peripheral devices. Here, the input device refers to an input device such as a keyboard and a mouse. The display device refers to a CRT (Cathode Ray Tube), a liquid crystal display device or the like.
[0030]
Various kinds of traffic information are stored in the storage device 3 of FIG. The traffic information includes road information, statistical information on traffic volume measured in advance, predicted traffic demand and traffic congestion prediction information obtained by the traffic demand / congestion prediction calculation device 2, a history of road usage schedules for each user, etc. Is included. The traffic demand / congestion prediction calculation device 2 can connect to the storage device 3 and access the traffic information.
The above road information includes
Node (route connection point) position information; information indicating the position of the intersection, junction, and branch
・ Link geometry information: road section length, number of lanes, etc.
-Road network structure: Information indicating the connection relationship between nodes and links
・ Link traffic flow characteristics: Link capacity, saturated traffic flow characteristics, jam density, etc.
・ Centroid (start point, end point) position and road network connection information
・ Signal control data
・ Time-specified traffic regulation data; road construction schedule, etc.
・ Toll road toll data
Etc. are included.
Further, the statistical information of traffic volume measured in advance includes statistical values of various traffic demands such as traffic volume by destination according to time zone, and statistical values such as maximum traffic jam length and peak time zone.
[0031]
The storage device 3 includes a hard disk device, a magneto-optical disk device, a nonvolatile memory such as a flash memory, a recording medium such as a CD-ROM that can only be read, and a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory). It is assumed to be configured by a memory or a combination thereof. The storage device 3 may be in the database server, and the traffic demand / congestion prediction computation device 2 may access the storage device 3 by communication as shown in FIG. It may be built in the traffic jam prediction calculation device 2.
[0032]
Next, the operation when the traffic information providing service is performed in the traffic information providing system 1 shown in FIG. 1 will be described. FIG. 3 is a sequence diagram for explaining the flow of traffic information provision processing performed by the traffic information provision system 1 of FIG. In the following description, the traffic demand / congestion prediction calculation device 2, the storage device 3, and the terminal 12 are each connected to the communication network 5, but unless otherwise specified, transmission / reception of data or the like via the communication network 5 is performed. Shall be performed.
[0033]
In addition, transmission / reception of data between the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 and the storage device 3 or the terminal 12 is performed via the communication unit 11 of FIG. Further, the web processing unit 12 displays the communication information providing service home page on the terminal 4. In addition, the processing unit 13 receives input data input on the home page from the Web processing unit 12. In addition, the processing unit 13 outputs data on the home page via the Web processing unit 12.
[0034]
First, the user A uses the terminal 4 to access the traffic information provision service home page of the traffic information provision system 1 (traffic demand / congestion prediction calculation device 2), and plans to use the road according to the contents of this pom page (use date and time). , Route and section) and the input data is transmitted to the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 (step S1 in FIG. 3). An example of this pome page screen is shown in FIGS. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a screen for selecting a traffic jam prediction target date. FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a screen for selecting a scheduled use time zone, a route, and a section (inflow interchange (IC), outflow IC). 4 and 5 show an example in which the use target road is the Tomei Expressway (upward direction, Gotemba IC to Tokyo Tollgate). The Web processing unit 12 configures these selection screens using the road information of the storage device 3.
[0035]
As shown in FIGS. 4 and 5, the contents of each selection screen prompt the user to input a road use schedule in a selection format. The user inputs the usage date according to the display content of the “prediction target date” selection screen in FIG. In addition, for the input prediction target date, it is selected whether “this time is the first time” or “the prediction has been seen in the past but the subsequent changes are viewed”. When the transmission button is pressed after these inputs are completed, the input data is transmitted to the traffic demand / congestion prediction calculation device 2, and then the “scheduled use time zone, inflow IC, outflow IC” selection screen of FIG. 5 is displayed. The Again, the user inputs the scheduled usage time zone, the inflow IC, and the outflow IC according to the displayed contents, and presses the send button. Thereby, the process of step S1 is completed.
[0036]
Next, when the traffic demand prediction unit 14 of the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 receives the input data (prediction target date, scheduled usage time zone, inflow IC, outflow IC), the relevant route (Tomei Expressway) from the storage device 3. The statistical value of the traffic demand in the direction of the road) is read out, and the traffic demand before and after the desired use date and time of the route is predicted based on this statistical value (step S2 in FIG. 3).
[0037]
Here, a process in which the traffic demand prediction unit 14 predicts the traffic demand before and after the desired use date and time of the specific route section from the statistical value of the traffic demand will be described. FIG. 8 is a graph of the traffic volume vs. traffic density correlation data based on the sensor data in the vicinity of Tomei Expressway Ayase bus stop (30.510 kp to the end point). This traffic volume-traffic density correlation data is recorded in the storage device 3 in advance. First, in each road section, a straight line P1 is drawn from the origin to the sparse part of the traffic volume-traffic density correlation distribution, and the slope of this straight line P1 is taken as the critical speed. In addition, the distributions at the time of non-congestion and congestion are approximated as straight lines P2 and P3, respectively, and the free flow velocity (V _f ) And bottleneck capacity (μ) corresponding to the traffic density (K _j ).
[0038]
In FIG. 9, the conceptual diagram of the time and distance of traffic jam / non-jamm traffic is shown. A vehicle (VC) that arrives at the end of the traffic jam at time t will move the free traffic velocity (V _f ) And drive ΣL / V _f We will arrive at the bottleneck point later. When there is traffic, the speed is V _f To traffic velocity (V _j ) And delay time (T) occurs. Based on this concept, the traffic demand prediction unit 14 estimates traffic demand.
[0039]
FIG. 10 shows an estimated conceptual diagram of the cumulative traffic demand curve. The traffic demand prediction unit 14 performs K of each section constituting ΣL for each unit of sensor data collection time. _j And the length of each section is calculated, and the total number of traffic congestion sections of this value is calculated to estimate the number of cars in front of the VC (total number of previous cars) (ΣLK in FIG. 10). _j ). Next, from this total number of cars, the reference time (ΣL / V) required for VC to reach the bottleneck _f ) (捌 × ΣL / V) _f ). Thus, the remaining amount of profit (ΣLK _j -μ × ΣL / V _f ). This value is the VC bottleneck arrival time (t + ΣL / V _f ) To estimate the cumulative traffic demand curve Q1 at the end of the traffic jam, and obtain the predicted traffic demand before and after the desired use date and time of the specific route section based on this cumulative traffic demand curve Q1 . The traffic demand prediction unit 14 records this predicted traffic demand in the storage device 3.
[0040]
Next, in step S3 of FIG. 3, the travel time prediction unit 15 predicts the required time from the inflow IC before and after the desired use date to the passage of the bottleneck point based on the predicted traffic demand obtained by the traffic demand prediction unit 14. The process for obtaining is described.
Based on the predicted traffic demand obtained by the traffic demand prediction unit 14, the travel time prediction unit 15 calculates the estimated required time (congestion prediction information) from the inflow IC before and after the desired use date and time through the bottleneck point to the traffic flow state. Obtained using a descriptive model. As the traffic flow state description model, a queue model or the like can be used. In the example shown in FIG. 4, the bottleneck point is in front of the Ayase bus stop (Ayase BS), and the required time to pass through is predicted.
[0041]
First, the travel time prediction unit 15 estimates the required time (congestion prediction information) by adding the predicted traffic demand to the statistical values of the maximum traffic jam length and the peak time zone recorded in the storage device 3. As shown in FIG. 9, the time t required for the vehicle i arriving at the end of the traffic jam at time t to arrive at the bottleneck point from there. _f (t) is expressed by equation (1) if there is no traffic jam.
[0042]
[Expression 1]

[0043]
Where l _j Is the length of section j, and m (t) represents a set of traffic jam sections at time t.
Next, as shown in FIG. 10, the “traffic demand cumulative curve Q1 at the end of traffic jam” representing the demand at the end of traffic jam is expressed as t. _f When shifted to the right by (t), the demand at the bottleneck point (shown by curve Q2) is obtained. When there is traffic, the speed is u _j To a mean speed in a traffic jam flow, and a delay time T (t) occurs as shown in equation (2).
[0044]
[Expression 2]

[0045]
This delay time T (t) is calculated from the number of vehicles existing in the section from the position of the vehicle i to the bottleneck point at time t. _f The number of units obtained by subtracting the amount produced by the bottleneck capacity μ during (t) can be estimated as shown in the equation (3) as the time required to make the bottleneck capacity μ.
[0046]
[Equation 3]

[0047]
The travel time prediction unit 15 obtains an estimated required time from the inflow IC before and after the desired use date and time to the passage of the bottleneck point by using the equation (3).
[0048]
Next, the estimated time required in this way is notified to the user A. An example of this pome page screen is shown in FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of a screen for displaying the predicted required time and changing the usage time zone. As shown in FIG. 6, the estimated required time from the inflow IC (Gotemba IC) around the desired use date and time (August 20, 15 to 16:00) to the passage of the bottleneck point (before Ayase BS) is displayed.
[0049]
In step S3, as shown in FIG. 6, the Web processing unit 12 confirms whether or not to change the road use schedule already provided to the user. As a result, the user is given an opportunity to change the road use schedule, and as a result, an effect is obtained in which the traveler can avoid routes and time zones that are likely to be congested.
[0050]
In addition, the Web processing unit 12 transmits to the terminal 4 the toll at the desired use date and time recorded in the storage device 3 to notify the user A. Thereby, it can be expected that the traveler changes the road use schedule according to the toll. For example, if the toll at the peak of traffic congestion is set high, the traveler changes the schedule for using the road by notifying the expensive toll at the peak of traffic jam (contents of compensation for road use) It can be expected to use the road avoiding the peak traffic hours. In addition, even when notifying road conditions such as road construction schedules where traffic congestion is expected as a compensation for road use, user A changes the road usage schedule and the date and time when the traffic congestion is expected You can expect to use the road avoiding the route.
[0051]
In addition, the Web processing unit 12 changes the road usage schedule that has already been provided to the user when the travel time prediction unit 15 updates the traffic jam prediction information (such as the estimated required time or the time zone during which traffic jams). Check whether or not. This is because when the user selects “I watched the prediction in the past, but see the changes after that” on the “forecast target date” selection screen of FIG. If it is, the Web processing unit 12 provides the updated traffic jam prediction information, and confirms whether or not to change the road use schedule that has already been provided to the user. Thereby, the opportunity to change a road utilization schedule with respect to a user can be given timely. As a result, it is possible to collect the change information of the road use schedule (information such as a route or time zone that seems to be congested) in a timely manner and reflect it in the predicted traffic demand.
[0052]
In addition, when the traffic jam prediction information is updated, the Web processing unit 12 uses each of the updated traffic jam prediction information based on the road usage schedule history for each user stored in the storage device 3. Information appropriate for the user may be selected and provided. For example, information on routes and usage time zones with a high past use frequency is preferentially provided. Thereby, the effect that the traffic jam prediction information can be efficiently provided to the user can be obtained.
[0053]
Next, the user A determines the use date and time in consideration of the estimated required time and the toll, and presses the transmission button as it is when the use date and time are not changed. On the other hand, when changing, the use date and time is selected according to the display content of the screen shown in FIG. 6, and the transmission button is pressed. Thereby, the input data (use date and time) is transmitted to the traffic demand / congestion prediction calculation device 2 (step S4 in FIG. 3). Next, when the traffic demand prediction unit 14 receives the input data (use date and time), the traffic demand prediction unit 14 updates the predicted traffic demand of the route section (upward direction of the Tomei Expressway, Gotemba IC to Ayase BS) and records it in the recording device 3. Recording is performed (step S5 in FIG. 3).
[0054]
Here, the process in which the traffic demand prediction unit 14 updates the predicted traffic demand in step S5 will be described. FIG. 11 is a conceptual diagram of reflecting the desired usage time zone. First, a process of reflecting the user's desired use time zone is performed on the predicted traffic demand (predicted traffic demand predicted based on the statistical value of traffic demand; indicated by the waveform W1 in FIG. 11) obtained in step S2. In this process, the number of users in each desired usage time zone (indicated by waveform W2) is normalized, and weighted averaging is performed to obtain the desired traffic demand predicted based on the traffic demand statistics. Reflect time zone. Normalization is performed using equations (4) and (5).
[0055]
[Expression 4]

[Equation 5]

[0056]
Further, the weighted average is performed by equation (6).
[0057]
[Formula 6]

[0058]
Where weight α _d Is
"Α _d = (Maximum number of accesses (expected) / number of accesses at processing point d) x maximum value of weight "
It is.
[0059]
Next, in order to make the selection behavior per user a shift in total demand, the expansion factor β _d Is used to determine the weight for one user, and the demand is moved to the changed usage time zone (the usage date and time received in step S4). FIG. 12 shows a conceptual diagram of this usage time zone change. A waveform W3 indicates the predicted traffic demand in which the desired use time zone is reflected by the above equations (4) to (6). And waveform W4 shows the predicted traffic demand moved to the use time zone after change. Weight W per user _d Is obtained by equation (7).
[0060]
[Expression 7]

[0061]
However, magnification factor β _d Is "β _d = (Maximum number of accesses (expected) / number of accesses at processing point d) x maximum percentage of information utilization layer "
It is. This expansion factor β _d As for the ratio of information users (about 30%) described in the research report on traffic demand management of expressways (1998, Japan Highway Public Corporation Toll Road Department, Foundation Expressway Research Association) be able to.
[0062]
Accordingly, the demand after the modification of the usage time zone change is obtained by the equations (8) and (9).
[0063]
[Equation 8]

[Equation 9]

[0064]
In this way, the predicted traffic demand in step S5 is updated.
Next, when a road use schedule (use date / time, route, and section) from another user B is received in step S6 of FIG. 3, the travel time prediction unit 15 reads the predicted traffic demand from the storage device 3, and the above step S3 The estimated required time is obtained in the same manner as described above, and the estimated required time and the corresponding toll are notified to the user B (steps S7 and S8 in FIG. 3). Next, in step S9, when the traffic demand prediction unit 14 receives the usage date and time determined from the user B in consideration of the predicted required time and the toll, the predicted traffic of the route section in the same manner as in step S5. The demand is updated and recorded in the recording device 3 (steps S9 and S10 in FIG. 3).
In this way, the predicted demand for the relevant route section is updated in response to provision of a road use schedule from each user.
[0065]
Next, the traffic demand correction method when it is necessary to consider the merging from other routes will be described. For example, there is a merge with the Odawara Atsugi Road at Atsugi Junction (JCT), which is 35.740kp from the Gotenba IC to Tokyo Tollgate, going up the Tomei Expressway. When the vehicle flows from the Odawara Atsugi road to the Tomei Expressway, the traffic capacity of the Tomei Expressway will decrease. Therefore, it is necessary to correct the traffic demand in consideration of the decrease in the traffic capacity.
[0066]
FIG. 13 is a classification table of traffic demand correction methods between the Tomei Expressway, Gotemba IC and Tokyo Tollgate. Each correction method of classification | category AH in this classification table is shown below.
Classification A. After the demand shift, when the traffic congestion end reaches Atsugi JCT, the excess is ignored.
Classification B. The use time zone change is corrected using only the equation (8), and the correction according to the equation (9) is not performed.
Classification C. Multiply demand by “Atsugi JCT capacity ÷ Ayase BS capacity”. After the demand shift, when the traffic congestion end reaches Atsugi JCT, the excess is ignored.
Classification D. Multiply "Atsugi JCT capacity ÷ Ayase BS capacity" and deduct demand. No correction is made using equation (9).
Classification E. After the demand shift, when the traffic congestion end reaches Atsugi JCT, the excess is ignored.
Classification F. As usual, correction processing is performed according to equations (8) and (9).
Classification G. As usual, correction processing is performed according to equations (8) and (9).
Classification H. As usual, correction processing is performed according to equations (8) and (9).
[0067]
FIG. 14 shows a conceptual diagram of required time estimation based on this traffic demand correction. After the traffic demand correction, the required time is predicted based on the concept shown in FIG. First, when the end of the traffic jam reaches Atsugi JCT, the cumulative traffic demand curve R1 is drawn with the bottleneck capacity as the traffic capacity in Atsugi JCT (indicated by pseudo bottleneck capacity (Atsugi JCT)). From this cumulative traffic demand curve R1, a delay time T1 incurred west of Atsugi JCT is obtained. Add the delay time T1 and the delay time T2 (the delay time incurred east of Atsugi JCT) when the end of the traffic arrives at Atsugi JCT, and further add the travel time at free flow speed as the required time .
[0068]
Next, processing in which the travel plan creation unit 16 creates a recommended travel plan will be described. The travel plan creation unit 16 creates a recommended travel plan for a user who plans to use the route section based on the predicted traffic demand in a certain route section and the traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand.
[0069]
For example, user A is going to use a route section (upward on Tomei Expressway, Gotemba IC-Ayase BS) at the desired date and time (August 20, 15-16 o'clock) To do. Then, it is assumed that the congestion prediction information (predicted time required) at the time of provision is 75 minutes as shown in FIG. Thereafter, the predicted traffic demand is updated according to the other user's use schedule of the route section, and the traffic jam prediction information (predicted required time) related to the user A's road use schedule is displayed on the corrected required time display screen of FIG. As shown, it is assumed that it is 135 minutes close to the traffic jam peak. This is because the user considering the time zone of the traffic jam peak shown in FIG. 6 (18:00 to 20:00) avoids the time zone near the peak and uses the user A usage time zone (15:00 to 16:00). This is thought to be due to a change in usage hours.
[0070]
In such a case, the travel plan creation unit 16 creates a recommended travel plan and provides it to a user who wishes to use the time zone, and adjusts the road use schedule among the users. Here, the travel plan creation unit 16 creates a recommended travel plan using a time zone before and after traffic congestion (for example, before 13:00 or after 21:00) as a recommended usage time zone. Alternatively, use of another route (for example, a general road) is recommended.
[0071]
In this adjustment, it is necessary to recruit enough use time zone changers to alleviate the traffic congestion. Therefore, in order to facilitate this recruitment, the travel plan creation unit 16 includes the reward contents at the time of adopting the plan in the contents of the recommended travel plan. For example, set the toll for the recommended usage time zone to be lower than the congestion time zone (for example, 13:00 to 21:00), and present the details of this fee (the premium fee for the congestion time zone and the cheaper charge for the recommended usage time zone) To do. In this way, if the provider of the road use schedule is prompted to change the road use schedule, it can be further expected that the traveler uses the road according to the content of the recommended travel plan. As a result, the traffic demand can be adjusted more smoothly for a plurality of travelers.
The reward contents may include provision of shopping discount coupons, etc. in addition to those related to tolls. For example, a shopping discount coupon ticket for a shopping mall near the Gotemba IC in front of a traffic jam section is provided. Thereby, the traveler who is going to flow in from Gotemba IC can easily shift the inflow time by shopping using the coupon. In addition, it is expected that tourists who plan to pass the Gotemba IC will leak at the Gotemba IC. In this way, it is possible to enhance the effect of adjusting traffic demand by presenting reward details.
[0072]
In the above-described embodiment, the road usage schedule is notified by notifying the user of the price (for example, expensive tolls at the peak of traffic congestion) and rewards (for example, provision of shopping discount coupons). However, it is also possible to select and notify either compensation or reward, or both, depending on how the adjustment effect of traffic demand is enhanced. For example, in the case of a road section that originally has a high sense of toll, a more expensive toll is notified at the peak of traffic congestion. On the other hand, in the case of a road section where the toll is cheaper, it is not possible to expect an adjustment effect by notifying the expensive toll at the peak of traffic congestion (compensation for road use). , Notify the reward details. In this way, compensation and rewards are used properly according to the road section or time zone that is likely to be congested, so that the traveler wants to further change the road use schedule that is likely to hit the traffic jam.
[0073]
In the above-described embodiment, the Web processing unit and the communication unit correspond to the information collecting unit and the information providing unit. In addition, the traffic demand prediction unit corresponds to the traffic demand prediction unit, and the travel time prediction unit corresponds to the traffic jam prediction unit. The travel plan creation unit corresponds to a travel plan creation means.
[0074]
2 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed. The traffic information provision process may be performed accordingly. Here, the “computer system” may include an OS and hardware such as peripheral devices.
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system.
[0075]
Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.
The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
[0076]
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design changes and the like within a scope not departing from the gist of the present invention.
[0077]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the road use schedule is acquired from the user via the communication line. Therefore, the road use schedule of a large number of travelers can be obtained in a timely manner (immediately before departure or when a route is selected). ). Furthermore, since the traffic demand on the corresponding route is predicted based on the road use schedule and the traffic jam prediction information is obtained, accurate traffic jam prediction information can be obtained. Furthermore, since the traffic jam prediction information is provided to the user, the traveler can obtain the traffic jam prediction information in advance, and can use the road while avoiding routes and time zones that are likely to be jammed. . As a result, the traffic demand is leveled in time, so that it can be expected that the traffic congestion is alleviated even on holidays. Therefore, if this invention is utilized, there exists an outstanding effect that the effective traffic demand management (TDM) measure with respect to traffic congestion can be implement | achieved.
[0078]
In addition, since the user is prompted to provide the road use schedule according to the selection format, the user can smoothly provide the road use schedule (for example, time zone and route) without delay. As a result, the work burden associated with providing information is reduced for the user, and the effect of receiving provision of a road use schedule from more users can be obtained.
[0079]
In addition, when the traffic congestion prediction information is updated, it is confirmed whether or not to change the road use schedule that has already been provided to the user. Can be given in a timely manner. As a result, it is possible to collect the change information of the road use schedule (information such as a route or time zone that seems to be congested) in a timely manner and reflect it in the predicted traffic demand.
[0080]
In addition, when the traffic jam prediction information is updated, since the updated traffic jam prediction information is selected and provided for each user, the traffic jam prediction information can be provided efficiently. The effect that it can be obtained.
[0081]
Moreover, since the statistical information of the traffic volume measured in advance is used for prediction of traffic demand, the predicted traffic demand can be obtained with higher accuracy.
[0082]
Further, a weighted average of the predicted traffic demand based on the road use schedule and the predicted traffic demand based on the statistical information is obtained, and traffic jam prediction information is obtained based on the result. As a result, the content of the road use schedule is appropriately reflected in the traffic jam prediction information, so that more accurate traffic jam prediction information can be provided to the user.
[0083]
In addition, since the change in the user's road usage time zone is reflected in the predicted traffic demand based on the weighted average, the amount of processing required to update the predicted traffic demand when the user changes the road usage time zone The processing time can be shortened. Thereby, the effect that information can be exchanged with the user in real time can be obtained.
[0084]
Further, since the traffic congestion state description model is used to obtain the traffic jam prediction information, the processing time for obtaining the traffic jam prediction information can be reduced and the processing time can be shortened. This also provides an effect that information can be exchanged with the user in real time.
[0085]
In addition, since the recommended travel plan is presented to the provider who plans to use the road and the change of the road use schedule is prompted, it can be expected that the traveler uses the road according to the content of the recommended travel plan. As a result, since it becomes possible to adjust traffic demand for a plurality of travelers, the TDM measure for traffic congestion in which traffic demand is leveled in time using the present invention is more effective. Can be used effectively.
[0086]
In addition, since the user is notified of the contents of the compensation or reward for using the road, it can be expected that the traveler will change the road use schedule according to the contents of the compensation or reward. For example, the content of the recommended travel plan includes the details of the reward at the time of adopting the plan, and further prompts the provider of the road use plan to change the road use plan. In this way, since the traveler can further expect to use the road according to the content of the recommended travel plan, the traffic demand can be adjusted more smoothly for a plurality of travelers.
[0087]
In addition, when providing traffic congestion prediction information to users, it is also possible to notify the contents of compensation for road use related to the road use schedule. If the charge is notified, it can be expected that the traveler will change the road use schedule and use the road while avoiding the peak traffic hours. Alternatively, when notifying road conditions such as road construction schedules where traffic congestion is expected as a compensation for road use, the traveler changes the road usage schedule and changes the date or route when traffic congestion is expected. It can be expected to avoid road use. In this way, since the traveler can expect to use the road while avoiding traffic jams, there is an excellent effect that the traffic demands of a plurality of travelers are automatically adjusted.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic information providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a configuration of a traffic demand / congestion prediction computing device 2 shown in FIG.
FIG. 3 is a sequence diagram for explaining the flow of traffic information provision processing performed by the traffic information provision system 1 of FIG. 1;
FIG. 4 is a first diagram illustrating a configuration example of a traffic information provision service homepage screen provided to a user.
FIG. 5 is a second diagram illustrating a configuration example of a home page screen for a traffic information provision service provided to a user.
FIG. 6 is a third diagram illustrating a configuration example of a traffic information providing service homepage screen provided to a user.
FIG. 7 is a fourth diagram illustrating a configuration example of a traffic information provision service homepage screen provided to a user.
FIG. 8 is a diagram showing a correlation between traffic volume and traffic density.
FIG. 9 is a diagram showing a concept of time and distance of traffic jam / non-traffic jam.
FIG. 10 is a diagram illustrating a concept when a cumulative traffic demand curve is estimated.
FIG. 11 is a diagram showing a concept when a desired use time zone is reflected in predicted traffic demand.
FIG. 12 is a diagram showing a concept of changing a use time zone of predicted traffic demand.
FIG. 13 is a diagram showing a configuration example of a classification table for a traffic demand correction method.
FIG. 14 is a diagram showing a concept of required time estimation based on traffic demand correction.
[Explanation of symbols]
1 Traffic information provision system
2 Traffic demand / congestion prediction calculation device
3 Storage device
4 terminals
5 Communication network
11 Communication Department
12 Web processing unit
13 Processing unit
14 Traffic demand forecasting department
15 Travel time prediction section
16 travel plan creation department

Claims

Information collecting means for acquiring a road use schedule from a user via a communication line;
Traffic demand predicting means for predicting traffic demand of the corresponding route based on the road use schedule;
Traffic jam prediction means for obtaining traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand predicted by the traffic demand prediction means;
An information providing means for providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line,
A traffic which is provided on a screen for displaying the traffic jam prediction information on a terminal of a user, with a display column for a predicted required time for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone Information provision system.

Based on the traffic jam prediction information or the predicted traffic demand, comprising a travel plan creation means for creating a recommended travel plan for a planned route section for the provider who plans to use the road,
The travel plan creation means creates the recommended travel plan as a recommended usage time zone before and after traffic jams,
The traffic information providing system according to claim 1, wherein the information providing unit presents the recommended travel plan to a provider who plans to use the road.

The traffic information providing system according to claim 2, wherein the travel plan creation unit includes a reward content when the plan is adopted in the content of the recommended travel plan .

The traffic jam prediction means obtains the traffic jam prediction information using a traffic flow state description model, and when there is a merging portion with another route in the planned route section, the merging portion The traffic information providing system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that traffic congestion prediction information upstream of the junction is obtained by using the traffic capacity in the bottleneck capacity .

The traffic information providing system according to any one of claims 1 to 4, wherein the information collecting means prompts a user to provide a road use schedule according to a selection format.

6. The information collection means, when traffic congestion prediction information is updated by the traffic congestion prediction means, confirms whether or not to change a road use schedule already provided to a user. The traffic information provision system described in 1.

Road usage schedule history storage means for storing the history of the road usage schedule for each user;
When the traffic jam prediction information is updated by the traffic jam prediction unit, the information providing unit selects and provides appropriate information for each user based on the history in the traffic jam prediction information after the update. The traffic information providing system according to any one of claims 1 to 6, wherein:

The traffic information provision system according to any one of claims 1 to 7, wherein the traffic demand prediction unit uses statistical information of traffic volume measured in advance for the prediction of the traffic demand.

The traffic demand prediction means obtains a weighted average of the predicted traffic demand based on the road use schedule and the predicted traffic demand based on the statistical information, and provides the result to the traffic jam prediction means, The traffic information providing system according to claim 8.

The traffic information providing system according to claim 9, wherein the traffic demand prediction unit reflects a change in a user's road use time zone to the predicted traffic demand based on the weighted average.

The process of obtaining a road use schedule from a user via a communication line,
A process of predicting traffic demand of the route based on the road use schedule;
A process for obtaining traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand,
Providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line,
Traffic information characterized by providing, on a screen for displaying the traffic jam prediction information on the terminal of the user, a display column for a predicted required time for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone How to provide.

A process of acquiring a road use schedule from a user via a communication line;
A process for predicting traffic demand of the route based on the road use schedule;
Processing for obtaining traffic jam prediction information based on the predicted traffic demand predicted,
A computer program for causing a computer to execute processing for providing the traffic jam prediction information to a user via a communication line;
Traffic information characterized by providing, on a screen for displaying the traffic jam prediction information on the terminal of the user, a display column for a predicted required time for each time zone and a usage time zone selection column for changing the usage time zone Offer program.